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本周最新文献速递2020-11-15

本周最新文献速递2020-11-15

作者: 橙子牛奶糖 | 来源:发表于2020-11-15 18:49 被阅读0次

    本周最新文献速递

    文献题目: Prediction of Alzheimer's disease using multi-variants from a Chinese genome-wide association study

    不想看英文题目: 使用多个变异预测阿尔茨海默病

    杂志和影响因子: Brain(11.337 1区)

    研究意义: 先前研究已确定了数十个与阿尔茨海默病相关的基因座,但很少有研究利用易感基因座在纵向队列中进行验证。因此,基于易感基因座建立阿尔茨海默病的预测模型在临床上具有重要的意义。

    研究路线:

    image

    结论:

    1)13个变异与阿尔茨海默病有关(P < 5.0 × 10-8),其中4个SNP是新发现的;

    2)4个SNP注释的基因RHOBTB3、GLRX、CHODL在阿尔茨海默病和健康个体中存在差异表达;

    3)使用阿尔茨海默病易感位点和载脂蛋白E进行不同的组合,建立了11种预测模型;

    4)纵向队列中,11种预测模型均能很好的预测阿尔茨海默病;

    文章链接:

    DOI: 10.1093/brain/awaa364

    https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33188687/

    文献题目: Phenotypic variation of transcriptomic cell types in mouse motor cortex

    不想看英文题目: 小鼠运动皮层转录组细胞类型的表型变异

    杂志和影响因子: Nature(42.778 1区 )

    一句话总结: 结合膜片钳记录、生物素染色和成年小鼠运动皮层1,300多个神经元的单细胞RNA测序全面表征小鼠初级运动皮层神经元的细胞分类

    这篇为什么只有一句话总结,因为电生理学太难了,远超我理解的范围,周六努力看了几个小时,还是看不懂,只能放弃 :(

    文章链接:

    DOI: 10.1038/s41586-020-2907-3

    https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33184512/

    公开的资料:

    https://github.com/berenslab/mini-atlas

    https://dandiarchive.org/dandiset/000008

    https://dandiarchive.org/dandiset/000035

    http://data.nemoarchive.org/biccn/grant/zeng/tolias

    https://download.brainimagelibrary.org/3a/88/3a88a7687ab66069/

    文献题目: A rat epigenetic clock recapitulates phenotypic aging and co-localizes with heterochromatin

    不想看英文题目: 大鼠表观遗传时钟概述衰老表型并与异染色质共定位

    杂志和影响因子: Elife (7.08 1区)

    研究意义: 衰老生物标志物通常用实际年龄(chronological aging)的相关性进行评估,然而研究表明对于预测未来健康状况最有用不一定是衰老生物标志物,可能原因是分子和机体表型随着生命历程发生改变,但改变的程度不一定代表它们在衰老过程中产生重要作用。因此,使用年龄以外的变量鉴定潜在的生物标记可有效区分实际年龄伴随的衰老(chronological aging)和生物衰老(biological aging)。

    结论:

    1)用68个CpG位点预测表观年龄,显示表观年龄与实际年龄并非线性相关;

    2)表观年龄与身体功能表型显着关联;

    3)在相同年龄的大鼠中,运动功能恶化1个标准差与增加0.43个月表观年龄相关;

    4)在相同年龄的大鼠中,年龄相关的功能下降与表观遗传衰老有关,与细胞组分无关;

    5)与随意喂养的小鼠相比,受到热量限制的小鼠表观年龄降低了;

    6)对大鼠和RRBS小鼠数据重合的3755个CpG位点进行加权基因共表达网络分析(WGCNA),总共鉴别了4个共甲基化模块,其中3个模块与表观年龄相关;

    7)使用Cistrome数据库(http://cistrome.org)鉴定四个模块潜在的表观遗传机制,发现大部分模块在H3K9me3、H3K27me3等抑制组蛋白上显著富集;

    文章链接:

    DOI: 10.7554/eLife.59201

    https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33179594/

    公开的资料:

    Gene Expression Omnibus (GEO) accession: GSE161141

    文献题目: Prescription Opioid Use and Risk for Major Depressive Disorder and Anxiety and Stress-Related Disorders: A Multivariable Mendelian Randomization Analysis

    不想看英文题目: 多变量孟德尔随机分析:阿片类处方药使用与严重抑郁症、焦虑症和压力有关疾病的风险

    杂志和影响因子: JAMA Psychiatry(17.471 1区 )

    研究意义: 越来越多的证据表明,阿片类处方药的使用会影响抑郁症和焦虑症。然而,观察类研究的易混淆性导致因果关系的推论比较难执行。通过多变量孟德尔随机分析可鉴别阿片类处方药在抑郁症和焦虑症的风险中是否具有潜在的因果作用。

    结论:

    1)单变量孟德尔随机化结果表明增加阿片类处方药的使用与抑郁症(OR, 1.14; 95% CI, 1.06-1.22; P < .001)、压力相关性疾病(OR, 1.24; 95% CI, 1.07-1.44; P = .004)的风险增加有关;

    2)使用多变量孟德尔随机分析控制其他非阿片类药物后,以上结论仍然成立(抑郁症 OR, 1.14; 95% CI, 1.04-1.25; P = .005; 压力相关性疾病 OR, 1.30; 95% CI, 1.08-1.46; P = .006);

    3)双向孟德尔随机分析表明,抑郁症与阿片类处方药物使用增加有关(OR, 1.18; 95% CI, 1.08-1.30; P < .001);

    文章链接:

    DOI: 10.1001/jamapsychiatry.2020.3554

    https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33175090/

    公开的资料:

    阿片类药物和非阿片类药物止痛药使用数据:

    https://www.ebi.ac.uk/gwas/downloads/summary-statistics

    抑郁症数据:

    https://www.med.unc.edu/pgc/results-and-downloads/mdd/

    焦虑和压力相关的疾病:

    https://ipsych.dk/forskning/downloads/


    周末愉快~!

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